java排序
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一、用泛型实现快排，可以传入不通类型进行排序，比如String数组，Integer数组。
/** * 快速排序 * * @author chx * */ public class QuickSort { /** * 数组内数值的交换函数 * * @param arr * 原数组 * @param leftIndex * 左索引 * @param rightIndex * 右索引 */ private static <T> void change(T[] arr, int leftIndex, int rightIndex) { T temp = arr[leftIndex]; arr[leftIndex] = arr[rightIndex]; arr[rightIndex] = temp; } public static <T> void sort(T[] arr, int left, int right) { if (right < left) { // 查找区间内，外的返回 return; } T flag = arr[left];// 哨兵的值 int indexLeft = left;// 本轮查找需要的左索引 int indexRight = right;// 本轮查找需要的右索引 while (indexLeft != indexRight) { // 开始从右向左找，找比哨兵小的值。或者直到遇到左索引 while (Integer.parseInt(arr[indexRight].toString()) >= Integer.parseInt(flag.toString()) && indexLeft < indexRight) { indexRight--; } // 从左向右找，找到比哨兵大的值，或者直到遇到右索引 while (Integer.parseInt(arr[indexLeft].toString()) <= Integer.parseInt(flag.toString()) && indexLeft < indexRight) { indexLeft++; } if (indexLeft < indexRight) { // 找到了，交换 change(arr, indexLeft, indexRight); } } // 此时一遍探索结束，将哨兵和当前的值进行交换，并进行分区探索 change(arr, left, indexLeft); // 右边探索 sort(arr, indexRight + 1, right); // 左边探索 sort(arr, left, indexLeft - 1); } }
二、利用Arrays.sort()进行排序
突然有个同学咨询Arrays.sort用法，正好在此记录。
1.简介：有的时候不愿意去写排序程序，可以利用java自带的Arrays.sort()方法。
2.使用规则：总结为，基本数据类型直接放，引用数据类型需要利用实现了Comparator<T>的对象辅助排序。
3.具体用法：
package mianshi; import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class SortTest implements Comparator<SortTest> { private int sortValue; public int getSortValue() { return sortValue; } public void setSortValue(int sortValue) { this.sortValue = sortValue; } public static void main(String[] args) { SortTest[] list = new SortTest[5]; for (int i = 0; i < list.length; i++) { list[i] = new SortTest(); list[i].setSortValue(i*2); } Comparator<SortTest> cmp = new SortTest(); Arrays.sort(list, cmp); for (int i = 0; i < list.length; i++) { System.out.print(list[i].getSortValue() + " "); } } @Override public int compare(SortTest o1, SortTest o2) { if (o1.getSortValue() > o2.getSortValue()) { return -1; }else if(o1.getSortValue() < o2.getSortValue()) { return 1; } return 0; } }
返回值规则:compare是实现对比的方法，正数-大于，0-等于，负数-小于。所以本程序是倒序排序。
tips:感兴趣的可以百度下compare的实现原理、算法选择。有很多需要了解的内容。
三、有关排序算法
//选择排序
public static void xuanZeSort(int[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
if (arr[i] > arr[j]) {
int tmp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = tmp;
}
}
}
}
/**
* 插入排序
*
* @param
* @param arr
* @return
* @author chx
* @date 2020/6/5 17:48
*/
public static void insertSort(int[] arr) {
//就一个核心思想。从第I个数开始向左找比其大(小)的位置index，期间全体右移。
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
int flag = arr[i];
int j = i;
while (j > 0 && flag < arr[j - 1]) {
arr[j] = arr[j - 1];
j--;
}
//此位置要么为0要么为找到的位置，由于一直右移，所以一定替换。
arr[j] = flag;
}
}
/**
* 希尔排序:真的只是对插入排序做了改善，代码及其相似。
*
* @param arr
*/
public static void shellSort(int[] arr) {
//增量因子这里可以百度，因子的选择有一定可能会影响效率。
int step = arr.length / 3 + 1;
//和插入排序多了一个while循环，当步长为0时表示排序完成。
while (step > 0) {
//从[步长位]开始，和所有第[i-步长]及[j-步长]比较，并进行移位。
for (int i = step; i < arr.length; i++) {
int flag = arr[i];
int j = i - step;
//和所有[j-step]位数值进行比较，
while (j >= 0 && flag < arr[j]) {
//移位
arr[j + step] = arr[j];
j -= step;
}
arr[j + step] = flag;
}
step = (int) Math.floor(step / 3);
}
}
/**
* 堆排序-大顶堆排序(升序)
*
* @param
* @param arr
* @return
* @author chx
* @date 2020/6/8 11:18
*/
private static void bigHeapSort(int[] arr) {
//将树的结构线性化，按照左子节点坐标=2*i+1，右子节点坐标=2*i+2。其中i表示坐标。
//所以从最后一个非叶子节点开始(坐标为最大下标/2)，自左向右(自右向左)比较其叶子节点和其父节点大小。
//确保父节点永远比叶子节点大(小顶堆找最小)，最终构建好的线性表即为大顶堆(其根节点是最大值)。其根节点要么最大要么最小。
for (int i = arr.length / 2; i >= 0; i--) {
changeHeapValue(arr, i, arr.length);
}
//创建完堆之后，对堆进行调整，每次调整把最大值放于根节点，并调换最后一个叶子节点和根节点，直到堆里只剩一个数据。
int length = arr.length;
for (int i = length - 1; i > 0; i--) {
//交换根节点和最后一个子节点，这样就相当于把最大值取出来了。
swap(arr, 0, i);
//由于换了根节点和最后一个节点，所以重新排序。
length--;
changeHeapValue(arr, 0, length);
}
}
/**
* 交换两个下标的数值
*
* @param
* @param arr 数组
* @param index 下标A
* @param swapIndex 下标B
* @return
* @author chx
* @date 2020/6/8 11:41
*/
private static void swap(int[] arr, int index, int swapIndex) {
int tmp = arr[index];
arr[index] = arr[swapIndex];
arr[swapIndex] = tmp;
}
/**
* 创建大顶堆过程中，比较父节点及其叶子节点的大小，进行改值操作。
*
* @param arr
* @param index
* @return
* @author chx
* @date 2020/6/8 12:07
*/
private static void changeHeapValue(int[] arr, int index, int lenth) {
int leftIndex = index * 2 + 1;
int rightIndex = index * 2 + 2;
int tmpIndex = index;
//此处不用arr.length的原因是，后面对堆进行排序时会修改长度。因为最终堆只剩一个的时候就排序完了。
if (leftIndex < lenth && arr[tmpIndex] < arr[leftIndex]) {
//左子节点大于其父节点，记录，后面要交换。
tmpIndex = leftIndex;
}
if (rightIndex < lenth && arr[tmpIndex] < arr[rightIndex]) {
//右子节点大于其父节点，记录，后面进行交换。
tmpIndex = rightIndex;
}
if (tmpIndex != index) {
// 期间有改动，说明找到需要交换的值了，进行交换。
swap(arr, index, tmpIndex);
// 此子节点下继续探索，防止由于子父节点更换，导致原来子节点及其子节点的子节点 排列好的数据已经不符合大顶堆规则。
changeHeapValue(arr, tmpIndex, lenth);
}
}
/**
* 归并排序之递归实现
*/
public static void mergeSortRecurrence(int[] arr, int left, int right) {
//最小单位是两两比较，所以遇到1以下的就直接返回。
if (left < right) {
int mid = (left + right) / 2;
//左边分割
mergeSortRecurrence(arr, left, mid);
//右边分割
mergeSortRecurrence(arr, mid + 1, right);
//合并排序
mergeSortMerge(arr, left, mid, right);
}
}
/**
* 合并分割后的数组，并排序。最终会合为一个排序好的大数组。
*
* @param arr
* @param left
* @param mid
* @param right
*/
private static void mergeSortMerge(int[] arr, int left, int mid, int right) {
//创建一个临时数组，用左数组的值与右数组的比较，由于左右两边都是有序的，所以才能保证放进临时数组的都是正确的。
int[] tmp = new int[arr.length];//辅助数组
int p1 = left, p2 = mid + 1, k = left;//p1、p2是检测指针，k是存放指针
while (p1 <= mid && p2 <= right) {
if (arr[p1] <= arr[p2]){
tmp[k++] = arr[p1++];
}
else{
tmp[k++] = arr[p2++];
}
}
while (p1 <= mid) tmp[k++] = arr[p1++];//如果左边未检测完，直接将后面所有元素加到合并的序列中
while (p2 <= right) tmp[k++] = arr[p2++];//同上
//复制回原素组
for (int i = left; i <= right; i++) {
arr[i] = tmp[i];
}
}
